跳出农业看农业，3大技术集群跨行业履历为农业带来新动能

本文摘要：人工智能、先进制造业、半导体、量子信息科学和5G等被视为决议未来全球工业格式的关键技术，也是各国、各工业竞争结构的焦点。

人工智能、先进制造业、半导体、量子信息科学和5G等被视为决议未来全球工业格式的关键技术，也是各国、各工业竞争结构的焦点。剖析技术创新对工业的影响，主要从以下几个偏向入手：其一是累积性，即技术不是发作式发生的，而是通过不停地厘革叠加前进的；其二是技术的融合发生新的组合，并通过团结应用形成技术集群；其三是技术进步拥有指数增长的特性，即在一定水平的积累之后，大规模应用成为可能，迅速拓展到若干个细分行业；其四是技术通常带来成本下降和效率提升，只管某些技术在刚刚推广时期可能较为昂贵，但随着时间的推移，新技术较传统技术存在显着的替代效应；其五是技术应用的履历可以跨行业共享，尤其是某些通用型的技术，在较为尺度化的行业发生履历之后，可以推行到焦点逻辑相通的领域。团结国2018年技术和创新陈诉指出，若干前沿技术显示出实现可连续生长目的的庞大潜力。

大数据分析通过提供实时信息流，可以资助治理或解决关键的全球问题，实现新的科学突破，促进人类康健并改善决议。通过物联网，可以监控和治理毗连物体和机械的状态和行为，还可以更有效地监控自然界、动物和人。

人工智能现在包罗图像识别、解决问题和逻辑推理能力，这些能力有时凌驾人类。人工智能，特别是与机械人技术相联合，还可能改变生产流程和业务，特别是在制造业领域。3D打印技术亦具备这种潜力，因为它可以更快、更自制地小批量生产庞大的产物和零部件，并可以快速迭代成型新制制品。除了可以淘汰运输零部件的需要从而淘汰碳排放外，3D打印还可以在医疗、修建和教育领域带来收益。

生物技术的飞跃使人类医学可以举行很是特定的基因编辑，从而在某些条件下可以联合人工智能和大数据举行个性化治疗，还可以对动植物举行基因革新。纳米技术——无限小规模质料的制造和使用――在供水(水净化)、能源(电池能量储存)、农业(准确治理农用化学品的释放)、信通技术(缩小电子元件尺寸)和药物(送药机制)等领域获得了重要应用。可再生能源技术在集中式电网系统无法进入的农村偏远地域实现了供电，而无人机则可能颠覆物资运送方式，实现精准农业，并取代人类完成危险任务。

技术创新已成为全球竞争要点 世界各国都将勉励技术创新提升为“国家战略”，希望通过技术创新来为经济增长提供新的动能。中国：科技创新十三五计划指出，到2020年进入创新型国家行列目的，国家创新驱动生长战略纲要确定了到2050年阶段式国家目的。

美国：2019财年政府研发预算重点备忘录提出了创新式基础性研究、基础设施和人才造就方面的推进政策，由美国白宫行政治理与预算局、科技政策办公室主要卖力。英国：提出了造就优秀人才、科学设备投资等6条政策；同时指出到2027年要实现科研投入占到国民产值总量2.4%以上的目的。德国：2014年高科技战略划定了优先在创新推动力较大的领域举行研究的目的。

法国：提出了2020年的优先课题，确定了应对法国10大社会挑战的优先科研偏向和5大主题行动计划，强调面向应用的研究，重点解决法国面临的社会挑战。韩国：提出了“引领科技生长的第四次工业革命”，其中包罗第四次工业革命、缔造科技创新情况、青年科学家和基础研究支持等计划。图9：中美科技研发投入凌驾前十其余国家总和（十亿美元）数据泉源：团结国教科文组织、德勤、蛋壳研究院 在科技创新投入方面，团结国教科文数据显示，2018年，美国科技创新研发投入凌驾5万亿美元，中国凌驾4.5万亿美元，日本和德国研发投入均凌驾1万亿美元。

凭据世界知识产权组织（WIPO）公布的2019年全球创新指数陈诉，全球创新指数前10名划分是瑞士、瑞典、美国、荷兰、英国、芬兰、丹麦、新加坡、德国、以色列。中国排在第14位，较去年的第17位上升3位。中国是中等收入经济体中唯一进入前30名的国家，并在多个领域体现出显着的创新实力，在本国人专利数量、本国人工业品外观设计数量、本国人商标数量以及高技术出口净额和创意产物出口等指标方面位居榜单前列。企业层面，全球企业研发投入重点流向信息通信制造、康健医疗、汽车交通、信息通信服务、工业、化学等领域。

图10：中国国家创新指数居于全球前列，美国市场成熟度更高 数据泉源：世界知识产权组织，德勤研究，蛋壳研究院 高渗透、广应用的通用技术剖析凭据技术逻辑和焦点特征差异，我们将新技术归类到三大集群：数字化技术集群，包罗云盘算、大数据、物联网、人工智能、区块链、虚拟和增强现实技术；生命科学技术集群，包罗基因工程、微生物、卵白质组学、合成生物学；智能制造和新质料技术集群，包罗3D打印、新质料、纳米技术、工业自动化等；只管这些技术还没有完全成熟或者在农业食品领域有较好地的应用，可是通过前沿技术的探索实验和技术集群的综合应用，很可能为解决农业食品行业关键挑战提供资助，以致于厘革现有的农业生产和食品消费体系，构建全新的全球食物系统。数字化技术集群人工智能、大数据、物联网、互联网等是数字化技术集群的典型代表。人工智能是一个很宽泛的观点，归纳综合而言是对人的意识和思维历程的模拟，使用机械学习和数据分析方法赋予机械类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产物和服务、缔造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。

自上世纪50年月开始，科技界就开始举行人工智能的研究并揭晓相关论文，到80年月后期，迎来第一次快速生长期，连续到2000年左右；2000年到2006年是人工智能生长的第二次浪潮；2010年迎来第三次生长浪潮。人工智能涉及的主要学科包罗盘算机科学、工程、自动化控制系统、机械人技术、数学、影像等，人工智能将生长为底层通用技术，广泛应用于农业、医疗、安防、工业等领域。

据Sage预测，到2030年人工智能的泛起将为全球GDP带来分外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。现在，人工智能已经进入从观点验证到商业落地的阶段，全球人工智能市场规模为4285亿元，中国市场为500亿元，预计在2020年，全球人工智能市场规模将凌驾6000亿元。图11：全球人工智能市场概况中国的人工智能浪潮起始于2012年，因此，2012年又被成为人工智能元年，2012年-2014年是探索实验阶段，2015年-2018年是商业化落地阶段。

在探索阶段和早期商业化阶段，风险资本是行业生长重要的推动力，行业累计融资金额2000亿元人民币左右，仅2018年一年，即完成融资1311亿元。现在，海内有凌驾1000家人工智能企业，平均存续时间为5.5年，主要业务偏向包罗医疗、自动驾驶、安防、工业等。大数据工业共分为6大层级，依次是数据源：各种数据源；硬件支撑层：大数据收罗设备、传输设备、存储设备、盘算设备等；大数据技术层：数据收罗、预处置惩罚、存储治理、分析挖掘、数据宁静等；大数据生意业务层：大数据资产评估、大数据信托、大数据指数、大数据确权、大数据托管等；大数据应用层：工业大数据、农业大数据、医疗大数据、交通大数据等。

赛迪智库的研究指出，2018年，我国大数据工业规模不停扩大，工业链条加速完善，企业实力不停增强。包罗大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据焦点工业环节的工业规模将有望突破5700亿元。

与此同时，海内大数据公司业务笼罩领域日益完备，在数据收罗、数据存储、数据分析、数据宁静与数据可视化等领域均发展起了一批有一定实力与特色的大数据企业代表。阿里、华为、百度、腾讯等企业的平台处置惩罚能力跻身世界前列，华为、遐想等公司在数据存储、处置惩罚等软硬件设备市场的优势则逐渐显著。

纵观数字化技术集群的生长，其与工业、农业等传统行业的融合越来越精密，在推动工业厘革，促进工业提质增效方面发挥了重要作用。在各行各业，都能看到数字化技术集群的融合应用，好比安防行业的人脸识别、特征提取，工业中的产能预测、产量盘货，交通中的疏导分流、自动驾驶，医疗中的辅助问诊、影像筛查等，其与农业的联合点包罗智能浇灌、虫情预警等。数字化技术集群推动工业革新，也带来了更细密、智能、功效富厚的消费类产物。

生物技术集群基因工程、合成生物学、微生物等为生物技术集群的典型代表。基因工程指的是对目的基因举行修改、删除、替换等操作，以获得新的功效或者是表型，甚至可以缔造新的物种。生物的进化往往需要漫长的时间周期，但可以通过特定基因的操作来加速这一历程。

合成生物学可以通过基因组设计，引入特定的功效模块，以获得目的工程细胞。好比，在合成的基因组中可以引入基因编辑体系，为新生物体进一步革新及应用提供更多的可能性。

基因组合成和基因编辑，涉及的操作广度、深度差别，技术体系也差别。但其本质上都是通过遗传革新，获得具有特定功效的生命体，服务科研与生产，二者有机融合是水到渠成的趋势。基因工程技术和合成生物学作为新近迅速生长的交织学科，已在生物医药、新质料、能源、农业等领域展现越来越广泛的应用潜力。

生物技术集群的综合应用最前沿的探索领域在育种领域。自人类有农耕历史以来，获得优质高产的种子是农业重要的起点。过往的育种模式大致履历了3个阶段，育种1.0阶段：主要依据对作物表型变异的肉眼视察，凭借耕作者的履历和主观判断，筛选具有切合农业生产所需要的产量、品质和农艺性状的育种质料；育种2.0阶段：陪同着人类对生物遗传纪律的认识和田间统计学、数量遗传学在育种中的应用，由职业育种家通过预先设计杂交育种试验，选育现代栽培品种；育种3.0阶段，接纳分子标志辅助选择及转基因技术的手段，实现单一目的性状的导入和修饰，同时基于连锁群体的功效基因克隆、自然群体的全基因组关联分析、庞大农艺性状的基因功效剖析等研究领域生长迅猛，加深了人了对作物基因组和基因功效的认识。

王向峰等人的研究指出，育种4.0阶段的育种将依托多层面生物技术与信息技术推动育种向着智能化的偏向生长，即以基因组测序技术与人工智能图像识别技术为依托，通过基因型与表型数据的自动化获取与剖析，实现玉米组学大数据的快速积累；以生物信息学与机械学习技术为依托，通过遗传变异数据、各种组学数据、杂交育种数据的整合，实现作物性状调控基因的快速挖掘与表型的精准预测；以基因编辑与合成生物学技术为依托，通过人工革新基因元器件与人工合成基因回路，实现作物具备新的抗逆、高效等生物学性状；以作物组学大数据与人工智能技术为依托，通过在全基因组层面上建设机械学习预测模型，建设智能组合优良等位基因的自然变异、人工变异、数量性状位点的育种设计方案，实现智能、高效、定向培育新品种。图16：生物技术和数字技术协同带来“育种4.0”数据泉源：王向峰等，蛋壳研究院当前，合成生物学也是国家重点勉励创新的偏向，如科技部公布的“合成生物学”重点专项2019年度项目申报指南指出，合成生物学以工程化设计理念，对生物体举行有目的的设计、革新以致重新合成。“合成生物学”重点专项总体目的是针对人工合成生物建立的重大科学问题，围绕物质转化、生态情况掩护、医疗水平提高、农业增产等重大需求，突破合成生物学的基本科学问题。指南所列5个重要任务依次为：人工基因组合成与高版本底盘细胞构建、人工元器件与基因回路、特定功效的合成生物系统、使能技术体系与生物宁静评估、恶性肿瘤治疗性疫苗的设计与构建。

其中外源基因元器件在农作物中的适配性评价共性技术研究内容与农业新物种培育息息相关，研究内容偏向之一是开展有关预测评价方法和田间规模化评价技术的开发，为人工合成农作物的应用评价提供新技术、新方法和技术尺度。新质料和智能制造技术集群新质料和智能制造技术集群包罗3D打印、纳米质料、智能制造等。首先来看3D打印，3D打印技术即增材制造技术，是以数字模型为基础，将质料逐层聚集制造出实体物品的新兴制造技术，体现了信息网络技术与先进制造技术、数字制造技术的密切联合，是智能制造的重要组成部门。与传统的减材制造方式相比，增材制造拥有制造庞大的物品而不增加成本、无需组装、零时间交付等众多优点，尤其是适合制造形状庞大的、定制化的、追求轻量化的零部件。

3D打印主要应用于航空航天、汽车、医疗、教育等领域，也用于生物质料打印、食品打印等领域。图17：3D打印工业链示意图资料泉源：平安证券，蛋壳研究院 3D打印现在在农业细密机械制造方面已有应有，其可以使设计模型越发简明简要；可以使研究中零件的三维实体设计更容易变为实物；可以有效缩短样机试制周期；可以在短时间内革新、制造、替换田间试验故障零件；可以快速更改技术细节，提高生产效率。新闻显示，山西省农业机械化科学研究院使用3D打印辅助制造技术实验室的HTS400型快速成型机，举行气吹式细密播种机的风嘴零件制造，仅用时3小时，成本7.2元，就获得了形状、细密度高品质的风嘴零件。未来3D打印技术还将在农业科学知识普及、农用工具制造、农业展览素材方面举行应用，形成包罗软硬件、应用、质料和质量体系为一体的创新生长局势。

智能制造是工业领域的另一要点，它是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯串于设计、生产、治理、服务等制造运动的各个环节，具有自感知、自学习、自决议、自执行、自适应等功效的新型生产方式。根据行业数字化基础和现在实践情况，中国主要制造业智能制造水平可以分为4大序列，第一梯队为盘算机、通信和电子设备制造业、汽车制造业，第二梯队为能源、化工行业，第三梯队为装备制造、机械设备制造业，第四梯队为农副食品加工业、食品制造业、纺织服装业等。

在详细的结构偏向上，德勤智能制造企业调研2018数据显示，中国工业企业智能制造5大部署重点依次为数字化工厂、设备及用户价值挖掘、工业物联网、重构商业模式和人工智能。图18：农业、食品工业正处于智能制造基础构建阶段资料泉源：蛋壳研究院制图高度疏散、入口依赖、效率和生产力水平有待提升、冷链和深加工能力有待提升是当前食品加工制造业的关键特征，农副食品加工业、食品制造业智能制造现在尚处于基础设施构建的阶段，在内部流程数字化、生产历程自动化方面还需要夯实基础。大型团体化食品、奶制品企业已经开始在智能制造方面有所实验，好比伊利团体、哇哈哈团体、蒙牛团体等。

跨学科、跨行业的履历共享带来技术融合Gartner是一家知名的工业研究和行业分析机构，每年都市公布行业成熟度曲线，以剖析新兴科技的成熟度。其将技术根据应用的成熟度分为5个时期：技术萌芽期、期望岑岭期、期望低谷期、回复爬升期、应用成熟期，这一曲线可以应用于大多数技术生长的路径。

在2019年的新兴技术成熟曲线中，Gartner指出，生物造就技术、去中心化网络、知识图谱、人格化等技术还处于萌芽期，自动驾驶、人工智能、边缘盘算、生物芯片、5G等处于期望岑岭期，下一代存储器、3D传感摄像机等处于期望低谷期。而未来的5大新兴科技趋势划分是传感和移动、人机增强、后经典盘算和通信、数字生态系统、高级人工智能和分析。

图19：Gartner新兴科技成熟度曲线2019 资料泉源：Gartner，蛋壳研究院 回到农业和食品生态系统，Gartner技术成熟曲线描绘的通用技术中，人工智能、大数据、物联网等均处于期望巅峰期，即我们有可能会对相关技术的行业应用抱有比力高的期待值。但根据技术从萌芽到成熟的一般纪律，无论是生物技术集群还是数字化技术集群，在农业食品领域的成熟应用另有一段距离要走。

2.3跨行业的履历整合与解决方案构建解决挑战的关键在于构建跨学科的思维体系和应用体系，农业食品行业有庞大的生态体系，涉及动物、植物、医学、康健、质料、盘算机通信等多个行业，这些领域的技术突破同样会对农业食品行业发生较强的推行动用。好比植物学方面的突破将让我们更相识植物的生长特性并据此开发出更切合农业需要的品种，质料学方面的突破将让我们开发出更细密的农机，以适应庞大作业情况的需要；而数字化领域通信技术、传感器技术的进步将让我们更一连、直观地相识农业的周期性变化，建设起完整联系的生长模型。美国国家科学院的研究也指出，解决农业系统最棘手的问题需要融合和系统思考。

在这方面，美国已经有相关的案例，如美国能源和农业系统配合提倡了相关资金计划，以支持聚集科学家群体，以富有成效的方法来配合攻克关键难题。团结国粮农组织划定的在与粮食和农业遗传资源有关的跨学科行动重点领域包罗粮食与农业生物多样性的综合治理、生物技术在农业、林业和渔业上的应用、有机农业、生物宁静、伦理学等。跨行业的履历整合与解决方案构建已经成为共识。

这也是我们关注通用技术成熟度曲线的重要原因，因为农业食品行业相对疏散，是前沿技术较晚落地的行业之一，在尺度化、自动化水平高的行业举行的实践能够逐渐建设起可复制的操作手册，然后移植到农业食品领域。好比人工智能在化合物合成和晶型构建中的应用首先起始于人用药，能够快速提高化合物合成筛选的效率，构建稳定的晶型，在此模式经由验证之后，可以复用于兽用药、植物掩护产物的开发，因为几者之间有着相似的开发逻辑；再好比图像识别技术在安防、交通领域的应用，能够快速提取目的物体的特征，动态剖析变化历程，这一技术同样适用于作物的病虫害识别，并与作物掩护作业联合起来，提供监控、分析到作业的完整服务，大大提高作物掩护作业的效率。

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